Comments

Очень ждал в конце график отклонения функции System Identification.
А так статья получается примерно такой:


  • интересная задача
  • очень хорошее подведение, описание модели, раскрытие вопроса и конкретного примера с физической моделью
  • System Identification построил аппроксмацию, и в каких-то точках совпало
  • "В случае, если у вас есть честные уравнения, вы просто меняете массу груза в глобальных переменных проекта и получаете новый переходный процесс, и новую передаточную функцию."

Понятно, что такие веще только приближенно выдают модель, в этом и состоит главная задача аппроксимации — аппроксимировать так, чтобы в неконтрольных точках было адекватное поведение. И хотелось бы посмотреть, как тут себя поведет эта штука)

Так он полностью соответвует передаточной функции, там отличий нет. Мы же не данные эксперимента обрабатывали (с ошибками, шумами, задержками измерения). Мы просто предствили, что не знаем внутренней начинки блока «языка программирования». Поэтому построитель переходной функции ее построил точно такой же какой она и была задана в блоке (см. рис. 14). Этот блок вместо всех математических выводов в символьной форме, сделал численный анализ модели и получил те же самые цифры в передаточной функции, который мы вводили в формулах.

Что-то заголовок "System Identification is sucks" из текста не следует и несколько желтоват.

Так насколько изменится отклонениеи демпфера и время переходного процнсса при увеличении массы поршня? Если у вас в качестве исходных данных только передаточная функция полученая методом идетификации?

Интересно не как изменится отклонение, а то, почему вы вообще считаете этот вопрос имеющим отношение к system identification, ведь ваше недовольство результатом относится к выбору между разными подходами к моделированию систем.


Вы знакомы с классификацией black/grey/white box? Вы сами выбрали black box, задались семейством моделей с обобщёнными параметрами, а потом недовольны результатом. Так при чем тут system identification, может дело в том, как вы выбираете инструменты для своих задач? Задачей system identification было найти наилучшую модель в заданном вами классе, и эта задача успешно решена. Если же вам надо отслеживать влияние физических (а не обобщенных) параметров на систему, то зачем вы делаете black-box identification, которая в принципе на такие вопросы не отвечает? Вашим выбором должен быть white box (как в примере) или grey box, в зависимости от доступной априорной информации.

Сам метод system identification предполагает черный ящик, и его нельзя использовать в модельно ориентированном проектировании. Но вот а почему нельзя, как оказалось, не всем очевидно. В дискусси под предыдущей статьей два человека сказали зачем мучатся с уравнениями если есть результаты эксперимента. Ну и с реальным производством приходилось сталкиваться, где говорят так:
-Херня вся ваша теплофизика, у нас есть эксперимент, а остальное это все фантазии.
Мне показалось, что пример наглядный, в одном случае у нас есть уравнения физики и модель, в другом случае просто модель. Оказывается просто модель как то не сильно помогает для проектирования, даже для грузила на пружинке.
Сам метод system identification предполагает черный ящик

Это неверно. System identification может работать как с black box, так и с grey box (и с их смешением). Просто для black box, особенно для линейных, есть много хорошо проработанных эффективных и вычислительно недорогих методов, как online, так и offline идентификации.
Выбор же между black и grey box должен осуществляються разработчиком исходя из решаемой задачи. И чтоб задача решалась, и чтоб решение не было избыточным.

Вобще то согласен, можено использовать и для белых ящиков, по крайней мере для ускорения рассчетов полезно.

Так насколько изменится отклонениеи демпфера и время переходного процнсса при увеличении массы поршня? Если у вас в качестве исходных данных только передаточная функция полученая методом идетификации?

Сесть и подумать над уравнениями физики – всегда полезнее и дешевле, чем экспериментировать.

Ровно до того момента пока нп практике не выяснится что (для вашего примера) неизвестны ни коэф. жесткости пружины, ни масса груза, ни другие параметры, а остановить производство и померить — нельзя. А задачу по настройке ПИД-регулятора выполнить надо, пусть и не оптимально, но хотя бы на некотором достаточном уровне.
Ну это помимо того что на практике модель будет посложнее пружины с грузиком.
А еще мир не идеален и задачу требуют решить быстро.
Так что насчёт полезнее я бы поспорил. Полезнее для собственного развития — да. Полезнее для производства — нет.
Какое то у вас застарелое производство… В современном мире синтез регулятора это правило 80:20 — 80% воздействия образовано априорными знаниями об объекте (прямое управление по модели объекта) 20% — «незнанием» или апостериорным подгоном под ответ (управление с обратной связью — PID).

Так вот жесткость пружины не надо мерить! с точностью 80% я назову ее вам зная диаметр прутка число витков, диаметр навивки и марку пружинной стали… Для этого иногда достаточно на пружину просто посмотреть.
Нет, не застарелое.
правило 80:20 — это закон Паретто, его применение тут некорректно
Либо наоборот современное оборудование поставленное под ключ, а что там в нутри никому не ведомо, такое тоже есть.
Не могу полностью согласится, абсолютно черных коробок, в жизни как правило не бывает, всегда есть примерное описание объекта и его процессов. И вместо подбора абстрактной функции медодом идентификациии, можно построить физическую модель объекта, а ее параметры определить с эксперементальных данных, это требует не намного больших усилий, но приводит к более достоверной модели. Вот в предыдущей статье про авиационный теплообменник, как раз и приводится пример, использования данных эксперементальных данных, для доводки физической модели.
Как правило, исходные данные для физических уравнений измерить и получить более просто, чем для достоверной идентификации, а вот ссылка на пример, когда модель перестает быть идентифицируемой.
Даже в примере с демпфером, достаточно просто померять и массу и сопротивление, (сопротивления трения сложнее) но можно. А вот точно снять колебания уже проблематично.
UFO landed and left these words here
А почему иногда p называют оператором дифференцирования, если это по сути просто комплексная переменная, которая вылазит в пространстве изображений, после применения преобразования Лапласа?

В курсе линейных систем управления они идут до уровня смешения в голове у студента (бывает, что и преподавателя), но вообще это две разные сущности: одна для работы с изображениями Лапласа, другая для работы с сигналами во времени.

Наверное просто в для удобства, как толко записал уравнение в виде формулы (6) сразу можно перходить к передаточной функции, не заморачиваясь лаплассом. По крайней мере у нас в лекция сначала перобразование лапаласа, а потом уже вот это упрощение.

Занудство: Если вы определили p как оператор дифференцирования, то у вас не предаточная функция, а интегро-дифференциалный оператор. Чтобы это было передаточной функцией, там должна быть комплексная переменная преобразования Лапласа.


Можно так однажды попасть на заундного рецензента.

Согласен тут пропущена существенная часть для сокращения текста.
Блоки удобны сами по себе для отладки, сразу на линии связи можно смотреть результат, можно просто вырвать кусок задать воздействие и посмотреть на результат. Причем блоки без одтносительно пердаточная функции или внутир блока уравнения физики, разделение на блоки в любом случае ускоряет разработку, чем сложнее схема, тем проще работать с блоками. Потом отлаженный блок просто вставлять в схему. И если группа товарищей работает между ними тоже блоками взаимодействовать проще. В статье "скрещивая ежа и ужа" я ничего не понимая в авиадвигателях, взял незнакомый ранее мене реальны ПИД регулятор от АЭС, добавил трубопроводы задвижку, у создал модель управления оборотами турбореактивного двигателя. И все это в тченеии пары дней. Если бы модели были на фортране, или даже на моделики, а не в блоках. Хрен бы у меня что получилось в такие короткие сроки. А когда все модели в виде блоков — все просто.
Only those users with full accounts are able to leave comments. Log in, please.